Что такое PageRank? | SeoProfy.ua
PageRank или пейдж-ранк – один из алгоритмов ссылочного ранжирования в поисковой системе Google.
Этот показательно может быть от 0 до 10. На базе алгоритма ранжирования PageRank появился Гугл.
Если PageRank дать точное определение то:
PageRank — это числовая величина, характеризующая «важность» веб-страницы. Чем больше ссылок на страницу, тем она становится «важнее». Кроме того, «вес» страницы А определяется весом ссылки, передаваемой страницей B. Таким образом, PageRank — это метод вычисления веса страницы путём подсчёта важности ссылок на неё.
PageRank рассчитывается для каждой страницы, и если делать грамотную структуру сайта, его можно распределить равномерно или под нужные задачи по сайту.
Как можно проверить PageRank
Пейдж-ранк можно проверить с помощью разных сервисов или тулбаров в браузерах. Например, у сайта google.com PageRank 9, из 10.
Сервисы для проверки PR:
cy-pr.com
pr-cy.ru
и другие
Так де это можно сделать с помощью тулбаров, как:
seoquake.com
developing.ru/seobar
recipdonor.com/bar
Как было сказано ниже, PageRank влияет на ранжирование сайта, и если на продвигаемый сайт будут ссылаться множество ссылок с высоким пейдж-ранк, то это PR вашего сайта вырастет.
Основная формула, которая описывает PR:
Подробнее о формуле вы можете прочитать здесь http://ilpubs.stanford.edu:8090/422/1/1999-66.pdf
Довольно таки обширную статью написал Александр Садовский, про растолкованный PageRank, статью читаем здесь
http://digits.ru/articles/promotion/pagerank.html
Книги по Google PageRank
— Google’s PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings
Данная книга с кучей формул, и для ее успешного чтения как минимум нужно хорошо знать математику
Часто задают такие вопросы
Как повысить PR сайта?
На самом деле есть много способов это сделать, самый простой и часто распространённый – это поставить ссылки с сайтов, на которых высокий PR, и когда поисковая система учтет ссылки, и сделает обновление алгоритма, он повысится на вашем сайте.
Когда и как часто обновляется PageRank?
Раньше PR обновлялся раз в 3-4 месяца, сейчас он обновляется по-разному, и нет четких интервалов, это может быть 1-3 раза в год.
Это обновление тулбарного (того что мы видим) пейдж-ранк, внутренний PR скорее всего обновляется чаще.
Влияет ли посещаемость сайта на PageRank?
Нет, не влияет. На PageRank влияет количество и качество ссылок, которые ссылаются на сайт.
PageRank – один из алгоритмов ранжирования поисковой системы Google. Чем выше он на вашем сайте, тем лучше.
Оцените статью
Загрузка…seoprofy.ua
Принципы расчета внутреннего PageRank, описание алгоритма Google
В новой версии SiteAnalyzer мы реализовали расчет внутреннего PageRank сайтов, о которым вы часто просили и который доступен лишь в немногочисленных платных программах.
Сегодня мы с радостью сообщаем, что в новой версии SiteAnalyzer 1.8 расчет внутреннего веса страниц сайта (PageRank) доступен для всех пользователей совершено бесплатно!
Ниже идет краткое описание алгоритма и возможностей его применения в программе при анализе перелинковки страниц ваших сайтов.
Что такое PageRank и для чего он нужен
PageRank – это числовая мера «важности» страницы, введенная поисковой системой Google и зависящая от количества и качества ссылающихся на нее страниц. Иными словами, PageRank это алгоритм расчета авторитетности страницы: чем больше ссылок ведет на страницу, тем более важной и авторитетной она признается.
Таким образом, грамотный подход к построению структуры сайта становится одним из ключевых условий успешного ранжирования всего ресурса и его отдельных страниц. Принцип расчета внутреннего веса страниц сайта, изложенный в данной статье, позволит выяснить, насколько грамотной с точки зрения поисковых систем является архитектура ваших сайтов.
Принцип расчета PageRank
Оригинальный алгоритм расчета PageRank был разработан создателями Google Лоуренсом Пэйджем и Сергеем Брином. Алгоритм выглядит следующим образом:
PR(A) = (1-d) + d (PR(T1) / C(T1) + … + PR(Tn) / C(Tn))
где:
- PR(A) – PageRank страницы A
- PR(Ti) – PageRank страницы Ti, которая ссылается на страницу A
- C(Ti) – количество внешних ссылок страницы Ti (линков, ссылающихся на другие сайта)
- d – коэффициент дампа, лежащий в промежутке от 0 до 1. Это «смягчающий» коэффициент, определяющий вероятность того, что случайных пользователь, посетивший страницу Ti, перейдет по внешней ссылке на страницу A (как правило, случайная величина). Согласно алгоритму Пейджа и Брина, коэффициент смягчения d обычно = 0.85
Подробнее о формуле вы можете узнать:
Нужно понимать, что PageRank не классифицирует веб узлы как единое целое, а определяется для каждой страницы отдельно. Чем меньше число внешних ссылок, расположенных на страницы Ti, тем больший вес они имеют.
Существует также другой алгоритм расчета PageRank (более современный):
PR(A) = (1-d) / N + d (PR(T1) / C(T1) + … + PR(Tn) / C(Tn))
- где N – общее число всех страниц интернета. Данный алгоритм не расходится в корне с предложенным ранее (1-d) / N – это математическое ожидание, определяющее вероятность перехода пользователя сайта Ti на страницу А
Как рассчитать внутренний PageRank при помощи SiteAnalyzer?
Важно понимать, что Google рассчитывает PageRank для абсолютно любой страницы в интернет, а SiteAnalyzer рассчитывает вес каждой страницы в пределах сайта. Поэтому, чтобы проанализировать структуру внутренних ссылок на сайте, имеет смысл обратиться к идее подсчета PageRank и измерить относительную важность каждой страницы в рамках конкретного веб-ресурса.
Прежде всего, для расчета Page Rank необходимо просканировать сайт, чтобы получить информацию обо всех его внутренних и внешних ссылках.
Для этого мы запускаем SiteAnalyzer и запускаем сканирование интересующего нас сайта (например, сайт нашей программы https://site-analyzer.pro/). Число итераций для расчета PageRank по умолчанию равно 15, однако при необходимости его можно изменить в настройках программы (число итераций меняется от 2 до 50, однако значение 15 мы считаем наиболее подходящим для быстрого получения необходимого результата).
Также можно выбрать один из двух вариантов формулы расчета PageRank, о которых мы писали чуть выше.
После сканирования, перейдя на вкладку PageRank и запустив его расчет через контекстное меню, мы получим такой результат:
В данном примере мы видим, что главная страница сайта имеет наибольший ранг, по сравнению с остальными страницами, что логично и совершенно нормально для данного ресурса.
Полученные значения PageRank автоматически сохраняются в программе (значения данных промежуточных итераций мы намеренно не стали выводить, чтобы не отвлекать пользователя ненужными данными).
Возьмем другой пример, сайт Y. По итогам подсчета внутреннего PageRank статистика выглядела так:
Внутренний PageRank основной страницы каталога оказался выше аналогичного показателя для главной страницы сайта. Данный аспект не влечет за собой негативных последствий с точки зрения ранжирования, так как баланс сохраняется за счет внешних ссылок, входящих на главную страницу сайта. Однако, важно учитывать данный момент и не допускать ситуации, когда страница каталога окажется в результатах органической выдачи выше, чем главная страница ресурса.
Заключение
В данной статье мы рассмотрели два рабочих варианта расчета PageRank в программе SiteAnalyzer, при помощи которой вы сможете совершенно бесплатно анализировать навигационную структуру ваших сайтов, а также оптимизировать систему внутренних ссылок ресурса для передачи ссылочного веса наиболее важным страницам.
Если у вас остались вопросы или предложения по данному функционалу программы, вы можете их изложить на форуме программы, в комментариях к данной статье, либо отправив нам письмо через форму обратной связи.
Благодарим за внимание!
Оцените статью 4.3/54Другие статьи:
site-analyzer.ru
PageRank разобрали на формулы / Habr
Примерно 95% текста в 25 млрд документов, проиндексированных Google, составлены из маленького словаря в десять тысяч слов. Это значит, что почти любой поисковый запрос выдаст миллионы документов. Таким образом, вычисление релевантности документа представляет собой нетривиальную математическую задачу. Для этого используется комбинация сложнейших математических методов. К тому же, содержимое веба постоянно изменяется, так что показатель релевантности нужно постоянно пересчитывать. Центральное место в системе ранжирования Google занимают алгоритмы PageRank.Все мы знаем, что конечным результатом работы PageRank является некий показатель «важности» страницы PR, который принимает значения от PR0 до PR10 и вычисляется путем анализа входящих ссылок. Их количество и качество говорит о важности данной страницы для интернет-сообщества.
Какие же формулы используются для вычисления PR? Об этом рассказывается в подробной статье на сайте Американского математического общества.
Вот как работает PageRank. Предположим, что на странице Pj размещено lj ссылок. Если одна из этих ссылок ведет на страницу Pi, то Pj передаст 1/lj своей «важности» странице Pi (примерно по такому же алгоритму работает передача кармы на «Хабре»).
Уровень важности (то есть, PR) страницы Pi есть сумма всех таких значений со всех входящих ссылок. Если представить набор страниц, ссылающихся на страницу Pi, как Bi, то «важность» Pi вычисляется по следующей формуле:
Все это похоже на проблему курицы и яйца. Чтобы узнать PR страницы, нам нужно сначала знать PR всех страниц, которые на нее ссылаются. Впрочем, математические методы позволяют решить и эту проблему.
Для этого создается матрица гиперссылок , в которой строка i столбца j будет иметь следующий вид:
Это стохастическая матрица, то есть матрица, в которой все столбцы и/или строки — ряды неотрицательных действительных чисел, дающих в сумме единицу.
Сформируем вектор , элементами которого являются значения PR, то есть «важность» всех страниц. По нашим условиям вектор получается стационарным.
Рассмотрим ситуация на примере небольшой матрицы из восьми веб-страниц, гиперссылки между которыми отображаются стрелками.
Этой ситуации соответствует такая матрица
и стационарный вектор
Расчет показывает, что страница 8 выигрывает конкурс по популярности. Вот та же самая картинка, где наиболее «авторитетные» страницы окрашены более светлым цветом.
Примерно так работает PageRank, с математической точки зрения. Это только базовые принципы работы алгоритма. С подробностями можно ознакомиться в оригинале статьи.
habr.com
PageRank — это… Что такое PageRank?
Математический рейтинг вебстраницы (PageRank) для простой сети, выраженный в процентах (Google использует логарифмическую шкалу). Вебстраница C имеет более высокий рейтинг, чем страница E, хотя есть меньше ссылок на C чем на Е, но одна из ссылок на C исходит из более важных страниц и, следовательно, имеет более высокое значение. Если условно считать что веб-пользователь который находиться на случайной странице имеет 85% вероятность выбора случайной ссылки, и 15% оставления этой страницы без всякого перехода на её ссылки, то вероятности перехода к странице E с других ссылок равна 8,1% времени. (15% вероятности перехода к произвольной странице соответствунт коэффициенту затухания 85%.) Без затухания, все веб-пользователи в конечном итоге попадают на страницы A, B или С, и все остальные страницы будет иметь PageRank нуля. При наличии затухания, страница А эффективно связывает почти все ссылки на страницы в этой Сети, даже если она не имеет своих собственных исходящих ссылок.PageRank (пэйдж-ранк) — один из алгоритмов ссылочного ранжирования. Алгоритм применяется к коллекции документов, связанных гиперссылками (таких, как веб-страницы из всемирной паутины), и назначает каждому из них некоторое численное значение, измеряющее его «важность» или «авторитетность» среди остальных документов. Вообще говоря, алгоритм может применяться не только к веб-страницам, но и к любому набору объектов, связанных между собой взаимными ссылками, то есть к любому графу.
История
В 1996 году Сергей Брин и Ларри Пейдж, тогда ещё аспиранты Стэнфордского университета, начали работу над исследовательским проектом BackRub[1] — поисковой системой по Интернету, использующую новую тогда идею о том, что веб-страница должна считаться тем «важнее», чем больше на неё ссылается других страниц, и чем более «важными» в свою очередь являются эти страницы.[2] Через некоторое время BackRub была переименована в Google. Первая статья с описанием применяющегося в ней алгоритма ранжирования, названного PageRank, появилась в начале 1998 года[3], за ней следом вышла и статья с описанием архитектуры самой поисковой системы.[4] По качеству возвращаемых поисковых результатов их система значительно превосходила все существовавшие тогда поисковые системы, и Брин с Пейджем, осознав её потенциал, основали в сентябре 1998 года компанию Google Inc., для дальнейшего её развития как коммерческого продукта.
С тех пор алгоритмы и математические модели, применяемые при ранжировании в Google, значительно улучшились. В интервью в 2007 году Амит Сингхал, представитель отдела качества поиска Google, заявил, что их поисковая система использует более 200 ранжирующих сигналов, лишь одним из которых является PageRank,[5] но он до сих пор играет существенную роль в поисковых продуктах Google.[6] Стоит отметить, что алгоритм PageRank, в том виде, в каком он был изложен Пейджем в статье 1998 года[3], может быть улучшен в некоторых практических аспектах (например, ссылкам могут назначаться разные веса), и алгоритмы, применяемые в современных поисковых системах, являются скорее лишь его вариантами.
PageRank можно перевести с английского языка как «ранг страницы», однако Google Inc. связывает слово Page в названии алгоритма не с английским словом «страница», а с именем Ларри Пейджа (англ. Larry Page).[7]
Название «PageRank» является торговой маркой компании Google Inc. Алгоритм запатентован в США 4 сентября 2001 года[8], в качестве изобретателя алгоритма в патенте указан Ларри Пейдж. Официальным владельцем патента является не Google Inc., а Стэнфордский университет, в котором учились Ларри Пейдж и Сергей Брин в момент подачи заявки на патент.
В 1998 году Google был одной из первых поисковых систем, внедривших ссылочное ранжирование, благодаря чему добился значительного улучшения качества поиска по сравнению с конкурентами. В дальнейшем многие крупные поисковые системы разработали и внедрили свои аналоги PageRank и другие методы статического (то есть запросо-независимого) ранжирования документов.
Описание
PageRank — это числовая величина, характеризующая «важность» веб-страницы. Чем больше ссылок на страницу, тем она становится «важнее». Кроме того, «вес» страницы А определяется весом ссылки, передаваемой страницей B. Таким образом, PageRank — это метод вычисления веса страницы путём подсчёта важности ссылок на неё.
Скульптурирование PageRank (англ. PageRank sculpting) — манипулирование количеством PageRank, передаваемого через конкретные ссылки страницой N другим страницам с помощью присвоения одной или нескольким ссылкам, идущим с этой страницы, аттрибута nofollow, что приводит к удержанию большего PageRank («веса») на странице N с целью дальнейшей его передачи нужным страницам. В 2009 году Мэтт Каттс заявил, что скульптурирование PageRank больше не работает, т.к. теперь постановка любых ссылок (как с атрибутом nofollow, так и без него) приводит к равномерному распределению передаваемого PageRank («веса») между исходящими ссылками.[10]
Надстройка для браузера Google Toolbar показывает для каждой веб-страницы целое число от 0 до 10, которое она называет PageRank, или важностью этой страницы с точки зрения Google. Однако механизм его расчёта и что в точности обозначает это значение не раскрывается. По некоторым данным, эти значения обновляются лишь несколько раз в год (в то время, как внутренние значения PageRank пересчитываются непрерывно[11]) и показывают значения PageRank страниц на логарифмической шкале.[12]
Значения PageRank (возможно, в сочетании с другими факторами) показываются также в виде зелёной полоски в каталоге сайтов Google Directory, где они используются для сортировки сайтов внутри разделов каталога.[13]
Примечания
См. также
Ссылки
dic.academic.ru
PageRank: начала анализа — Searchengines.ru
Введение в PageRank
Как известно, количество информации в сети Интернет растет очень быстро, чего нельзя сказать о ее качестве. Пользователь в поисках нужной информации может провести всю жизнь, если только случайно не наткнется на искомый материал; единственный выход для него — воспользоваться поисковиками, которые хранят информацию об адресах и содержимом веб-страниц. Поисковые машины, которые помогают пользователю, пытаются решить проблему — как среди сотен однотипных документов выбрать лучший?
В настоящее время используются текстовые и ссылочные критерии ранжирования страниц при поиске. Первые определяют уместность (“релевантность”) документа исходя из наличия слов запроса в тексте и заголовках страницы. Однако, наличие большого количества документов может обесценить изощренные механизмы расчета релевантности, основанные только на содержимом страницы. Это и произошло, когда люди поняли, какую выгоду они получают от целевых посетителей, которых бесплатно предоставляют поисковики. Качество поиска испортилось, количество документов возросло — “релевантный” документ стало очень легко создать.
В целях улучшения качества поиска часть работы по определению “хороших”, “важных” документов косвенно возложили на вебмастеров сети. Размещая ссылку на внешний сайт, создатель как бы рекомендует его посетителям своего сайта — именно эту особенность интернета решили использовать для улучшения качества поиска. Повышенная значимость документа определяется, таким образом, с учетом ссылок извне на сайт, содержащий этот документ.
Ссылочные критерии ранжирования помогли несколько исправить положение. Такой критерий достаточно трудно подделать — на это требуется добрая воля других вебмастеров, которые заботятся о качестве своих ресурсов и не будут “продвигать” недостойные сайты. Таким образом, ставка была сделана на саморегуляцию интернета, но новичков такой порядок не устраивал — их просто так никто не пускал в “клуб известных сайтов”. И когда новые правила игры были осознаны, поисковики постепенно начали проигрывать.
Однако, как учесть цитируемость ресурса? Ссылки ведь тоже бывают разные. Количество внешних ссылок на сайт не годится для представления цитируемости — с появлением бесплатных хостингов количество ссылок очень легко увеличить. Но важность таких ссылок ничтожна по сравнению со ссылками с известных ресурсов. PageRank и есть такой параметр важности, он выражает цитируемость страницы.
Что такое PageRank и зачем он нужен?
Слово PageRank буквально можно перевести как “ранг страницы”. Само название определяет алгоритм расчета цитируемости, разработанный и используемый by Sergey Brin & Larry Page, разработчиками поисковой системы Google. Русские аналоги — Взвешенный Индекс Цитирования (ВИЦ у Яндекса), есть аналог и у Апорта, Рамблер планирует ввести учет цитируемости осенью 2002 года. В дальнейшем будем употреблять обозначения цитируемость и PR наравне с PageRank.
Цитируемость -это число, которое рассчитывается для каждой веб-страницы отдельно, и определяется цитируемостью ссылающихся на нее страниц. Своего рода замкнутый круг.
В чем основная идея? Нужно найти жизненный критерий, выражающий важность страницы. В качестве такого критерия была выбрана теоретическая посещаемость страницы. Была построена модель путешествия пользователя по сети путем перехода по ссылкам. При этом есть вероятность того, что посетителю сайт надоест и он закроет броузер и начнет со случайной страницы (допустим, вероятность этого равна 0.15 на каждом шаге). Соответственно, с вероятностью 0.85 он продолжит путешествие, кликнув на одну из доступных на странице ссылок (все ссылки при этом равноправны). Продолжая путешествие до бесконечности, он побывает на цитируемых страницах много раз, а на нецитируемых — меньше.
Таким образом, PageRank веб-страницы был определен как вероятность нахождения пользователя на этой веб-странице; при этом, конечно, сумма вероятностей по всем веб-страницам сети равна единице — где-то он должен обязательно быть!
Из модели следуют три вывода. Во-первых, PageRank нормируется по всем документам сети. Правда, сами величины, в общем-то, относительны, поэтому при расчетах часто нормируют не на единицу по сумме всех страниц, а на единичный усредненный PR (т.е. суммарный по N страницам PageRank равен N, а в среднем — единица). Пугаться этого не следует, просто PR выражен уже не в единицах вероятности, а в относительных единицах.
Во-вторых, PR передается не полностью, есть “затухание”. Поэтому длинные цепочки ссылок на сайте малополезны. С человеческой точки зрения то же самое выражает известное правило “трех кликов”.
В-третьих, каждая страница изначально имеет ненулевой PR, но очень маленький.
Относитесь с осторожностью к расчетам PageRank, если-
* PR рассчитываетс
www.searchengines.ru
PageRank и тИЦ: что это за показатели
тИЦ — это тематический индекс цитирования. Его величина зависит от количества ссылок на сайт с других ресурсов и тематической близости этих площадок. При подсчете показателя учитывается не число ссылок, а их общий вес. Чем авторитетнее сайты-доноры, тем больший прирост к тИЦ даст ссылка с них на продвигаемый ресурс. Тематический индекс цитирования определяет важность всего сайта в целом. Увидеть его значение позволяет утилита Яндекс.Бар.
Тематический индекс цитирования пересчитывается 1– 2 раза в месяц, так как некоторые ресурсы закрываются, появляются новые, соответственно, общий вес ссылок изменяется. На тИЦ не влияет количество внутренних ссылок на сайте (на свои же страницы) и число ссылок с одного и того же ресурса. В индексе не учитываются ссылки с форумов, досок объявлений, блогов, немодерируемых каталогов и других ресурсов, действия которых владелец сайта проконтролировать не может. Нулевой вес имеют и ссылки с веб-сайтов на бесплатных хостингах.
Если Яндекс оценивает важность всего сайта, то Google определяет вес каждой страницы. Чем больше внешних ссылок на данную страницу и чем ближе ресурсы-доноры к ней по тематике, тем выше PR. Для определения его значения предназначен модуль Google ToolBar.
Значение PR изменяется в диапазоне от 0 до 10. Минимальное значение имеют новые страницы, на которые вообще не ссылаются другие ресурсы – обычная ситуация до осуществления раскрутки сайта. В Рунете для ресурсов среднего уровня PR варьируется от 3 до 5. Если продвижением сайта занимаются опытные оптимизаторы, его PageRank достигает 6 – 7. PR 8 – 10 присваивается только сайтам крупнейших компаний (Google, Microsoft и др.) или самым популярным, значимым проектам (YouTube, LiveInternet, Wikipedia и т.д.). Google не обращает внимания на ссылки с сайтов, специально разработанных для размещения линков в большом количестве. Численные значения PR изменяются достаточно редко (1 раз в 3 – 6 месяцев).
Роль PR и тИЦ
При поисковой оптимизации и раскрутке ресурса знание тИЦ и PR необходимо, чтобы оценить конкурентность ключевых слов и стоимость продвижения. Чем выше эти показатели у конкурентов по определенному поисковому запросу, тем сложнее и дороже будет продвинуть сайт в ТОП.
Теги термина
Голосов 6, рейтинг 5 | |||||||||
promo.ingate.ru
Что такое PageRank (PR), для чего он нужен и как его увеличить
Всем привет. С помощью PageRank реализовывается Link Popularity в одной из самых известных поисковых системах — Google. То есть Google использует PR для оценки «веса» сайта либо какой-нибудь страницы. PR представляется в виде целого числа от 0 и до 10. Авторство PageRank принадлежит Сергею Брину и Лари Пейджу.
Возникает вопрос: для чего нужен PageRank и почему поднять его уровень стремится каждый Web-мастер?
Главной целью, которую преследуют все Web-мастера при создании сайтов, является привлечение как можно большего числа посетителей на свой сайт. Благодаря поисковикам происходит приток посетителей на сайт, но его могут посетить в том случае, если сайт попадает в ТОП 10. PageRank помогает поднять рейтинг сайта в поисковике Google.
Как это происходит:
- Сперва пользователь прописывает запрос, который его заинтересовал.
- Затем поисковая система Google, пользуясь своими внутренними алгоритмами ранжирования, осуществляет поиск страниц, подходящих по запросу.
- Каждой найденной странице присваивается своя релевантность (степень принадлежности запросу).
- После этого поисковая система выполняет коррекцию результатов поиска, используя значение PR каждой страницы, которая была найдена по запросу.
- Результат поиска выводится пользователю с помощью браузера.
Получается следующее: чем большее значение PR имеет страница, тем выше поисковые системы будут её отображать по окончании поиска и тем больше вероятнее, что её выберут. Следовательно, повышая РR, мы повышаем посещаемость сайта.
Хочу также отметить, что с недавнего времени Google начал уменьшать значимость PageRank в алгоритме ранжирования страниц, но тем не менее PR все ещё важен. Связано это с огромным количеством попыток искусственно накрутить PR сайта.
Важное замечание: не подумайте, что имея высокий PR ваш сайт всегда будет первым в результатах поиска. Это происходит потому, что PageRank является не основным критерием для ранжирования страниц, а всего лишь вспомогательным.
Также значение PR сайта учитывается в рекламных компаниях.
Чем выше значение PR, тем больше вероятность того, что рекламодатель купит рекламу именно на вашем сайте.
Опять возникает прямая пропорциональность: чем выше PR, тем больше возможность заработать на сайте. Это две главные причины, почему все стремятся поднять PR своего сайта. Важное замечание: PR сайта это PR главной страницы сайта.
Хотя Google и уменьшает с недавнего времени важность PR для алгоритма ранжирования, но как бы то ни было, PR все же нужен. Это связано с множеством случаев искусственного накручивания уровня PR сайтов.
Однако не думайте, что если у Вашего сайта высокий уровень PR, то он будет занимать высокие строчки в поиске. Все из-за того, что PR не является основным требованием при ранжировании страниц, а вспомогательным. Также уровень PR важен в различных рекламных компаниях, потому что рекламодатель быстрее приобретет рекламу на том сайте, где PR выше. Следует помнить, что PR всего сайта – это PR его главной странички.
Как все-таки подсчитывается PR?
Информацией о точном алгоритме подсчета PR обладают лишь сотрудники Google. Это логично, потому что если бы его опубликовали, то в тот же момент было бы придумано множество схем искусственной его накрутки. Но, все-таки, главная идея алгоритма понятна:
1) В случае, если одна страница (А) ссылается на другую страницу (В), то А подразумевает, что В является важной страницей.
2) Чем больше PR у А-страницы, тем больше будет важность В-страницы.
3) Чем большее количество ссылок ведет на В-страницу, тем выше ее важность. Замечу, что ни текст самих ссылок, ни содержимое ссылающихся сайтов на уровень PR не влияют. И совсем не обязательно, чтобы А-страница была с чужого домена, так как ссылки внутри сайта тоже принимают участие в расчете PR других страниц на сайте.
Если добавить на сайт пару страниц, содержание у которых в значительной степени будет отличаться от основной тематики сайта, то в таком случае PR, который отражает совокупную целостность информации сайта, уменьшится. Любое отступление от темы сайта плохо влияет на уровень PR сайта.
Как абсолютно бесплатно поднять уровень PR сайта до 5-7
Итак, сейчас я расскажу Вам, как можно добиться высокого показателя PR, приложив совсем немного усилий.
В один из самых обыкновенных дней я занимался поиском картинок к моим новым статьям на сайте images.google.com, не помню точно, какой вбил тогда запрос. Мне выдало множество вариантов картинок. Просмотрев их большое количество, я остановился на одной, чем-то меня заинтересовавшей. В ней не было ничего из ряда вон выходящего. Я просто перешел на сайт этой картинки. Осмотрев появившуюся страницу, я решил перейти на главную. Оказалось, что у главной страницы был высокий уровень PR, а точнее 6 баллов. Любопытства ради, я проверил обратные ссылки, ведущие на данный сайт. Оказалось, что на этот сайт вели всего лишь четыре ресурса, однако один из них имел весьма большой вес, а именно: CY — 36000, а PR – 9, текст был “ky” (киргызский).
Я перешел по этой ссылке на сайт и понял, что это всего-навсего перевод документа. Вот и получается, что какой-то сеошник-хитрюга сделал перевод небольшого документа по CSS (всего пару страниц) на киргызский, затем связался с ресурсом Coralie Mercier (ссылка на него – [email protected]), и спустя небольшой промежуток времени заполучил прямую бесплатную ссылку с Coralie Mercier, имеющего такие высокие показатели — CY – 36000; PR – 9. Вот так, одна ссылка помогла получить уровень PR 6.
Подведем итоги: в Интернете уйма документации, нуждающейся в качественном переводе на различные языки. Все просто: делаем грамотный, уникальный перевод – получаем качественные, высокие, а главное, бесплатные бэки.
Самое главное понимать то, что нужно быть не только потребителем и всегда все брать, но и помогать другим, делиться. Это способствует поднятию не только уровня PR, но и размер заработка.
На этом у меня все, спасибо за внимание. Если статья понравилась, оставьте отзыв.
helpsnet.ru